ML & DL
2019. 11. 1.
[머신러닝]Machine Learning(standford) 2강 - feature scaling/learning rate/polynomial regression
이 시리즈는 스탠퍼드에서 제공하는 머신러닝 강의를 듣고 스터디를 진행하며 몰랐던 혹은 헷갈렸던 개념들 위주로 정리합니다 1. Feature Scaling Scaling은 머신러닝에서 중요한 문제인데, 그 이유는 위 그림에서 알 수 있듯이 Gradient descent로 학습을 하는 속도에 영향을 주기 때문이다. 좌측 그림을 보면 x1 = size 변수와 x2 = number of bedrooms 의 data scale(범위, 크기)이 크게 차이난다. 이럴 경우 cost function이 그래프처럼 한 축으로 치우친 타원 꼴이 나오게 되고 gradient descent로 학습하는 과정에서 단번에 최적점으로 이동하지 못하고 왔다 갔다 하면서 시간이 많이 걸리게 된다. 따라서, Scaling을 통해 주어진 데..
